JP6835757B2 - 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、プログラム及び基板処理装置 - Google Patents

情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、プログラム及び基板処理装置 Download PDF

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Description

本発明は、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、プログラム及び基板処理装置に関する。
半導体製造装置では、チャンバー内に真空環境を作り出すことを目的として半導体製造工程に使用されるガスをチャンバー内から排気する真空ポンプが広く使用されている。このような真空ポンプとしては、ルーツ型やスクリュー型のポンプロータを備えた容積式タイプの真空ポンプが知られている。
一般に、容積式の真空ポンプは、ケーシング内に配置された一対のポンプロータと、このポンプロータを回転駆動するためのモータとを備えている。一対のポンプロータ間及びポンプロータとケーシングの内面との間には微小なクリアランスが形成されており、ポンプロータは、ケーシングに非接触で回転するように構成されている。そして、一対のポンプロータが同期しつつ互いに反対方向に回転することにより、ケーシング内の気体が吸入側から吐出側に移送され、吸込口に接続されたチャンバーなどから気体が排気される。
半導体製造工程に使用されるガス、あるいは使用されるガスが化学反応によって生成する物質には、温度が低下すると固形化あるいは液状化する成分が含まれるものがある。通常、上述した真空ポンプは、ガスを移送する過程で圧縮熱が発生するため、運転中の真空ポンプは、ある程度高温となっている。圧縮熱による高温化ではガス中の成分あるいは生成物質の固形化あるいは液状化温度より高くならない場合には、ポンプ本体を外部加熱あるいは流入するガスの加熱により真空ポンプの高温を維持している。上記真空ポンプを用いて上述した成分を含むガスを排気した場合でもガス中の成分あるいは生成物質が固形化又は液状化せずに良好な真空排気が行われる。
しかしながら、上述した真空ポンプの高温化では使用されるガス、あるいは使用されるガスからの生成物資の液状化、固形化を防ぐことができない半導体製造工程がある。この工程での真空ポンプの運転を継続すると、この固形化した生成物（反応生成物）がポンプロータ間やポンプロータとケーシングとの隙間に堆積する。そして、この生成物の堆積が進行すると、真空ポンプの運転中に真空ポンプに過剰な負荷がかかることによって、製造プロセス中に真空ポンプが停止し、製造プロセス中の製品に多大な損害を与えることになる。
それに対し、特許文献１では、真空ポンプのロータの回転速度変化時における計測した状態変化量と正常時の状態変化量とを比較し、測定した状態変化量が正常時の状態変化量より所定量大きく又は小さくなった場合に異常とすることで、ポンプ停止となる要因を事前に予測し突然の真空ポンプ停止による半導体ウエハ等の損傷を防止するようにした真空ポンプの故障診断装置が開示されている。
特許文献１の技術は、例えばポンプ起動時の停止から定格回転に達するまでの状態変化量を測定してポンプ停止となる要因を事前に予測するようにしている。このため、ポンプ起動時にポンプの回転速度を定格回転速度まで上げる必要があるばかりでなく、ポンプの回転速度を定格回転速度まで上げるまで、ポンプ停止となる要因を予測することができない。
それに対して、特許文献２では、真空ポンプのケーシング内に生成物が堆積している状況を真空ポンプの起動時に検出し、この状況に応じて、ユーザに真空ポンプのメンテナンスを喚起するメンテナンス信号を出力することによって、製造プロセス中に真空ポンプが停止することを防止することが開示されている。
特開２００５−９３３７号公報 特開２０１１−２０２５１６号公報
しかしながら、特許文献２の技術でも依然として、真空ポンプの起動時という限られたタイミングでしか、真空ポンプの生成物由来の異常に伴って真空ポンプが停止する状況を予測することができないという問題がある。
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、真空ポンプの運転継続中の任意のタイミングで真空ポンプの生成物由来の異常に伴って真空ポンプが停止する状況を予測し、半導体製造装置内の製造プロセス中の製品に損害を与える可能性を低減することを可能とする情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。
本発明の第１の態様に係る情報処理装置は、対象の真空ポンプ内で生成される生成物由来の真空ポンプの異常の有無を検出する情報処理装置であって、真空ポンプ内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量であって前記対象の真空ポンプまたは他の真空ポンプの過去の対象状態量を少なくとも一つ用いて、当該対象状態量の正常変動範囲を決定する決定部と、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量と前記正常変動範囲とを比較し、比較結果を出力する比較部と、を備える。
この構成によれば、生成物以外の要因による対象状態量の正常変動範囲または正常時間変動挙動を決定し、真空ポンプの運転継続中に、この正常変動範囲または正常時間変動挙動と現在の対象状態量を比較することによって、生成物の要因による異常を検出することができる。このため、真空ポンプの運転を一度停止する前の運転期間中において、対象の真空ポンプ内で生成される生成物由来の真空ポンプの異常の有無を検出することができる。これにより、真空ポンプの運転継続中の任意のタイミングで真空ポンプの生成物由来の異常に伴って真空ポンプが停止する状況を予測し、半導体製造装置内の製造プロセス中の製品に損害を与える可能性を低減することができる。
本発明の第２の態様に係る情報処理装置は、第１の態様に係る情報処理装置であって、前記決定部は、前記対象の真空ポンプ内の圧力または前記他の真空ポンプ内の圧力に基づいて、前記過去の対象状態量を補正し、補正後の過去の対象状態量を用いて、前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動を決定し、前記比較部は、前記対象の真空ポンプ内の圧力または前記他の真空ポンプ内の圧力に基づいて、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量を補正し、補正後の対象状態量と前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動とを比較する。
この構成によれば、圧力による対象状態量（例えば、電流値）の変化を補正し、補正後の対象状態量が正常変動範囲または正常時間変動挙動から逸脱する場合に、異常と判定することができる。このため、判定精度を向上させることができる。
本発明の第３の態様に係る情報処理装置は、第１または２の態様に係る情報処理装置であって、前記決定部は、前記対象の真空ポンプが稼働後、規定回数分の工程毎の対象情報量に基づいて、当該工程毎に前記対象状態量の正常変動範囲または前記正常時間変動挙動を決定し、前記比較部は、対応する工程毎に、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量と前記対象状態量の前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動とを比較する。
この構成によれば、対応する工程毎に、生成物由来の異常の有無を検出することができる。このため、生成物由来の異常の有無の検出精度を向上させることができる。
本発明の第４の態様に係る情報処理装置は、第１から３のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、前記正常変動範囲は、正常状態時の前記対象状態量の時間変化の変動範囲であり、前記比較部は、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量の時間変化と、前記正常状態時の前記対象状態量の時間変化の変動範囲とを比較する。
この構成によれば、時間変化同士を比較することで、生成物由来の異常の有無を検出することができる。このため、生成物由来の異常の有無の検出精度を向上させることができる。
本発明の第５の態様に係る情報処理装置は、第１から４のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、前記対象状態量の大きさ、変動の大きさ、及び／または変動周期が異なる期間を異なる工程として区分けする区分部を更に備え、前記決定部は、前記区分けされた工程毎に、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量の前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動を決定し、前記比較部は、前記区分けされた工程毎に、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量と前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動とを比較する。
この構成によれば、自動的に工程に区分けし、当該区分けされた工程毎に、生成物由来の異常の有無を検出することができる。このため、生成物由来の異常の有無の検出にかかる労力を低減できる。
本発明の第６の態様に係る情報処理装置は、第１から４のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、前記対象の真空ポンプが連通する半導体製造装置における工程の中で使用するガス種及びガス流量が異なる期間を異なる工程として区分けする区分部を更に備え、前記決定部は、前記区分けされた工程毎に、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量の前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動を決定し、前記比較部は、前記区分けされた工程毎に、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量と前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動とを比較する。
この構成によれば、自動的に工程に区分けし、当該区分けされた工程毎に、生成物由来の異常の有無を検出することができる。このため、生成物由来の異常の有無の検出にかかる労力を低減できる。
本発明の第７の態様に係る情報処理装置は、第１から６のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、前記半導体製造装置における工程毎の前記対象状態量の変化の度合いに基づいて、生成物由来の異常の有無を判定する。
この構成によれば、生成物由来の異常の有無を検出することができる。
本発明の第８の態様に係る情報処理装置は、第１から７のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、前記比較部は、対象の真空ポンプ内で生成される生成物由来の異常があると判断したデータを前記比較結果として出力する。
この構成によれば、真空ポンプの管理者が、異常があると判断したデータを把握することができる。
本発明の第９の態様に係る情報処理装置は、第１から８のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、前記他の真空ポンプは、前記対象の真空ポンプと仕様が略同一である。
この構成によれば、対象の真空ポンプと仕様が略同一である他の真空ポンプの過去の対象状態量を少なくとも一つ用いて、当該対象状態量の正常変動範囲または正常時間変動挙動を決定することができる。
本発明の第１０の態様に係る情報処理装置は、対象の真空ポンプ内で生成される生成物由来の真空ポンプの異常の有無を検出する情報処理装置であって、前記対象の真空ポンプが連通する半導体製造装置のプロセスのレシピ情報に基づいて、当該真空ポンプ内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量の正常変動範囲または前記正常時間変動挙動を決定する決定部と、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量と前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動とを比較し、比較結果を出力する比較部と、を備える。
この構成によれば、対象の真空ポンプ内で生成される生成物由来の異常の有無を検出する情報処理装置であって、前記対象の真空ポンプが連通する半導体製造装置のプロセスのレシピ情報に基づいて、当該真空ポンプ内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量の正常変動範囲または前記正常時間変動挙動を決定する決定部と、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量と前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動とを比較し、比較結果を出力する比較部と、を備える。
本発明の第１１の態様に係る情報処理装置は、第１の態様に係る情報処理装置であって、前記決定部は、真空ポンプ内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量であって対象の真空ポンプの過去の対象状態量または他の真空ポンプの過去の対象状態量を用いて、当該対象状態量の正常変動範囲を工程毎に決定し、前記比較部は、運転中の対象の真空ポンプの対象状態量と前記正常変動範囲とを工程毎に比較し、前記正常変動範囲から逸脱した異常データを検出し、真空ポンプの故障の有無別に、対象工程あるいは全工程の異常発生数に関する対象パラメータの統計値を用いて、故障可能性または運転継続可能性を判定するためのポンプ状態判定基準または警報を出力するか判断するための警報判断基準を決定する判定基準決定部を更に備える。
この構成によれば、情報処理装置は、ポンプ状態判定基準を用いて、運転中の対象の真空ポンプの故障可能性または運転継続可能性を判定することができるか、あるいは、運転中の対象の真空ポンプについて当該判断基準を用いて警報を出力するか判断することができる。
本発明の第１２の態様に係る情報処理装置は、第１１の態様に係る情報処理装置であって、前記運転中の対象ポンプの対象工程あるいは全工程の異常発生数に関する対象パラメータの統計値と、前記判定基準決定部により決定された前記ポンプ状態判定基準とを比較し、ポンプ状態診断値を出力する出力部を更に備え、前記ポンプ状態診断値には、故障可能性を示す故障指数または運転継続可能性を示す運転継続指数が含まれる。
この構成によれば、運転中の対象ポンプの管理者は、故障可能性または運転継続可能性を把握することができるので、故障前に真空ポンプの交換またはメンテナンスを行える可能性を向上させることができる。
本発明の第１３の態様に係る情報処理装置は、第１２の態様に係る情報処理装置であって、前記判定基準決定部は、故障した真空ポンプについて、対象工程あるいは全工程の異常発生数に関する対象パラメータを統計することにより、対象パラメータの統計値と前記故障指数との対応関係を前記ポンプ状態判定基準として決定し、前記出力部は、前記運転中の対象ポンプの対象工程あるいは全工程の異常発生数に関する対象パラメータの統計値と、前記対応関係とを比較することにより、前記故障指数を出力する。
この構成によれば、運転中の対象ポンプの管理者は、故障可能性を把握することができるので、故障前に真空ポンプの交換またはメンテナンスを行える可能性を向上させることができる。
本発明の第１４の態様に係る情報処理装置は、第１２の態様に係る情報処理装置であって、前記決定部は、故障なく運転継続した真空ポンプについて、対象工程あるいは全工程の異常発生数に関する対象パラメータを統計することにより、対象パラメータの統計値と前記運転継続指数との対応関係を判定基準として決定し、前記出力部は、前記運転中の対象ポンプの対象工程あるいは全工程の異常発生数に関する対象パラメータの統計値と、前記対応関係とを比較することにより、前記運転継続指数を出力する。
この構成によれば、運転中の対象ポンプの管理者は、運転継続可能性を把握することができるので、故障前に真空ポンプの交換またはメンテナンスを行える可能性を向上させることができる。
本発明の第１５の態様に係る情報処理装置は、第１１の態様に係る情報処理装置であって、対象ポンプの対象工程あるいは全工程の異常発生数に関する対象パラメータの統計値と、前記判定基準決定部により決定された警報判断基準とを比較し、比較結果に応じて警報を出力する警報出力部を更に備える。
この構成によれば、運転中の対象ポンプの管理者は、当該対象ポンプの運転継続可能性を把握することができ、当該対象ポンプが故障する前に、交換またはメンテナンスを行える可能性を向上させることができる。
本発明の第１６の態様に係る情報処理装置は、第１１から１５のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、前記対象の真空ポンプの過去の対象状態量または前記他の真空ポンプの過去の対象状態量を工程毎に分割する区分部を更に備え、前記決定部は、前記分割された工程毎に、前記対象状態量の正常変動範囲を決定する。
この構成によれば、工程毎に対象状態量の正常変動範囲を決定することができる。
本発明の第１７の態様に係る情報処理装置は、第１６の態様に係る情報処理装置であって、前記区分部は、除害装置から入力される成膜開始信号に含まれる成膜開始タイミングを起点として、前記対象の真空ポンプの過去の対象状態量または前記他の真空ポンプの過去の対象状態量を工程毎に分割する。
この構成によれば、対象状態量を確実に工程毎に分割することができる。
本発明の第１８の態様に係る情報処理装置は、第１６の態様に係る情報処理装置であって、前記真空ポンプには、前記真空ポンプ内の特定のガスの濃度を計測するガスセンサが設けられており、前記区分部は、前記ガスセンサによって検出されたセンサ値に基づいて、成膜開始タイミングを決定し、当該成膜開始タイミングを起点として、前記対象の真空ポンプの過去の対象状態量または前記他の真空ポンプの過去の対象状態量を工程毎に分割する。
この構成によれば、対象状態量を確実に工程毎に分割することができる。
本発明の第１９の態様に係る情報処理装置は、第１１から１８のいずれかの態様に係る情報処理装置であって、前記異常発生数に関する対象パラメータは、異常発生回数、または特定の工程の異常発生回数を当該特定の工程の期間で割って得られる異常発生頻度である。
この構成によれば、異常発生回数または異常発生頻度の統計値（例えば、異常発生回数累積値または異常発生頻度累積値）を用いてポンプ状態判定基準を決定するので、故障可能性または運転継続可能性の判定精度を向上させることができる。
本発明の第２０の態様に係る情報処理システムは、対象の真空ポンプ内で生成される生成物由来の真空ポンプの異常の有無を検出する情報処理システムであって、真空ポンプ内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量であって前記対象の真空ポンプまたは他の真空ポンプの過去の対象状態量を少なくとも一つ用いて、当該対象状態量の正常変動範囲または正常時間変動挙動を決定する決定部と、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量と前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動とを比較し、比較結果を出力する比較部と、を備える。
この構成によれば、生成物以外の要因による対象状態量の正常変動範囲または正常時間変動挙動を決定し、真空ポンプの運転継続中に、この正常変動範囲または正常時間変動挙動と現在の対象状態量を比較することによって、生成物の要因による異常を検出することができる。このため、真空ポンプの運転を一度停止する前の運転期間中において、対象の真空ポンプ内で生成される生成物由来の異常の有無を検出することができる。これにより、真空ポンプの運転継続中の任意のタイミングで真空ポンプの生成物由来の異常に伴って真空ポンプが停止する状況を予測し、半導体製造装置内の製造プロセス中の製品に損害を与える可能性を低減することができる。
本発明の第２１の態様に係る情報処理方法は、対象の真空ポンプ内で生成される生成物由来の真空ポンプの異常の有無を検出する情報処理方法であって、真空ポンプ内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量であって前記対象の真空ポンプまたは他の真空ポンプの過去の対象状態量を少なくとも一つ用いて、当該対象状態量の正常変動範囲または正常時間変動挙動を決定する工程と、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量と前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動とを比較し、比較結果を出力する工程と、を有する。
この構成によれば、生成物以外の要因による対象状態量の正常変動範囲または正常時間変動挙動を決定し、真空ポンプの運転継続中に、この正常変動範囲または正常時間変動挙動と現在の対象状態量を比較することによって、生成物の要因による異常を検出することができる。このため、真空ポンプの運転を一度停止する前の運転期間中において、対象の真空ポンプ内で生成される生成物由来の異常の有無を検出することができる。これにより、真空ポンプの運転継続中の任意のタイミングで真空ポンプの生成物由来の異常に伴って真空ポンプが停止する状況を予測し、半導体製造装置内の製造プロセス中の製品に損害を与える可能性を低減することができる。
本発明の第２２の態様に係るプログラムは、対象の真空ポンプ内で生成される生成物由来の真空ポンプの異常の有無を検出するプログラムであって、真空ポンプ内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量であって前記対象の真空ポンプまたは他の真空ポンプの過去の対象状態量を少なくとも一つ用いて、当該対象状態量の正常変動範囲または正常時間変動挙動を決定する決定部と、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量と前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動とを比較し、比較結果を出力する比較部としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
この構成によれば、生成物以外の要因による対象状態量の正常変動範囲または正常時間変動挙動を決定し、真空ポンプの運転継続中に、この正常変動範囲または正常時間変動挙動と現在の対象状態量を比較することによって、生成物の要因による異常を検出することができる。このため、真空ポンプの運転を一度停止する前の運転期間中において、対象の真空ポンプ内で生成される生成物由来の異常の有無を検出することができる。これにより、真空ポンプの運転継続中の任意のタイミングで真空ポンプの生成物由来の異常に伴って真空ポンプが停止する状況を予測し、半導体製造装置内の製造プロセス中の製品に損害を与える可能性を低減することができる。
本発明の第２３の態様に係る基板処理装置は、成膜用ガスを導入して基板を成膜するチャンバー成膜炉と、前記チャンバー成膜炉に連通する真空ポンプ装置と、前記真空ポンプの排ガスを処理する除害装置と、前記真空ポンプを制御する制御装置とを有し、複数の基板を連続的に処理する基板処理装置であって、前記制御装置は、前記真空ポンプを起動させて前記チャンバー成膜炉を所定の真空度にした後に、前記除害装置から入力される成膜開始信号に含まれる成膜開始タイミングを起点として、記憶装置から読みだした対象の真空ポンプの過去の対象状態量または他の真空ポンプの過去の対象状態量を工程毎に分割して、分割された対象状態量を生成する生成回路と、前記分割された対象状態量毎に、真空ポンプ内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量の正常変動範囲を決定する決定回路と、を有している。
この構成によれば、生成物以外の要因による対象状態量の正常変動範囲を決定し、真空ポンプの運転継続中に、この正常変動範囲と現在の対象状態量を比較することによって、生成物の要因による異常を検出することができる。このため、真空ポンプの運転を一度停止する前の運転期間中において、対象の真空ポンプ内で生成される生成物由来の異常の有無を検出することができる。これにより、真空ポンプの運転継続中の任意のタイミングで真空ポンプの生成物由来の異常に伴って真空ポンプが停止する状況を予測し、チャンバー成膜炉内の製造プロセス中の製品に損害を与える可能性を低減することができる。
本発明の一態様によれば、生成物以外の要因による対象状態量の正常変動範囲または正常時間変動挙動を決定し、真空ポンプの運転継続中に、この正常変動範囲または正常時間変動挙動と現在の対象状態量を比較することによって、生成物の要因による異常を検出することができる。このため、真空ポンプの運転を一度停止する前の運転期間中において、対象の真空ポンプ内で生成される生成物由来の異常の有無を検出することができる。これにより、真空ポンプの運転継続中の任意のタイミングで真空ポンプの生成物由来の異常に伴って真空ポンプが停止する状況を予測し、半導体製造装置内の製造プロセス中の製品に損害を与える可能性を低減することができる。
正常状態から故障に至るまでの例を示す模式図である。 正常状態から故障に至るまでの時間推移例を示す模式図である。 本実施形態にかかる半導体製造システム１０の概略構成図である。 本実施形態に係る真空ポンプ３の概略構造図である。 本実施形態に係る真空ポンプ３の概略機能構成図である。 本実施形態に係る情報処理装置５の概略構成図である。 駆動電流の電流実効値の時間変化の一例を示すグラフである。 ある工程における正常変動範囲と現在のデータとを比較した模式図である。 工程１における駆動電流の電流実効値の変化の度合いの時間経過の一例を示す模式図である。 正常変動範囲を決定する処理の一例を示すフローチャートである。 生成物由来の異常の有無を検出する処理の一例を示すフローチャートである。 第２の実施形態にかかる半導体製造システム１０ｂの概略構成図である。 第２の実施形態に係る情報処理装置５ｂの概略構成図である。 ＢＰ電流とＭＰ電流の時間変化の一例を示すグラフである。 ブースターポンプの電流（ＢＰ電流）とメインポンプの電流（ＭＰ電流）の時間変化の一例を示すグラフである。 故障したポンプの特定の工程の異常発生回数の時間変化の一例を示すグラフである。 故障したポンプの全工程の異常発生累積回数の時間変化の一例を示すグラフである。 故障したポンプの全工程の異常発生累積回数の時間変化の一例を示すグラフである。 故障したポンプの全工程の異常発生頻度累積値の時間変化の一例を示すグラフである。 工程毎の要素データの作成の流れを示すフローチャートである。 特定の工程について、故障したポンプそれぞれの要素データを記憶部５３から読み出すことを説明するための模式図である。 故障ポンプの異常発生頻度累積値の頻度グラフの一例である。 工程１の異常発生頻度累積値の範囲と、その範囲に対応する故障指数との対応関係を示すテーブルの一例である。 故障指数出力処理の流れの第１の例を示すフローチャートである。 工程１の異常発生回数累積値の範囲と、その範囲に対応する故障指数との対応関係を示すテーブルの一例である。 工程１の異常発生頻度累積値の変化率と、その範囲に対応する故障指数との対応関係を示すテーブルの一例である。 異常発生頻度累積値の変化開始タイミングの範囲と異常発生頻度累積値の変化値の範囲の組と、その組に対応する故障指数との対応関係を示すテーブルの一例である。 工程１の異常発生頻度累積値曲線の積分値の範囲と、その範囲に対応する故障指数との対応関係を示すテーブルの一例である。 全工程積算要素データを説明するための模式図である。 故障ポンプの全工程の異常発生頻度累積値の頻度グラフの一例である。 全工程の異常発生頻度累積値の範囲と、その範囲に対応する故障指数との対応関係を示すテーブルの一例である。 故障指数出力処理の流れの第２の例を示すフローチャートである。 工程１の異常発生回数累積値の頻度グラフと、工程１の異常発生回数累積値と運転継続確率との関係を示すグラフの一例である。 工程１の異常発生頻度累積値の範囲と、その範囲に対応する運転継続指数との対応関係を示すテーブルの一例である。 運転継続指数出力処理の流れの第１の例を示すフローチャートである。 全工程の異常発生回数累積値の頻度グラフと、全工程の異常発生回数累積値と運転継続確率との関係を示すグラフの一例である。 全工程の異常発生頻度累積値の範囲と、その範囲に対応する運転継続指数との対応関係を示すテーブルの一例である。 運転継続指数出力処理の流れの第２の例を示すフローチャートである。 第２の実施形態の変形例に係る基板処理装置１００である。
以下、本実施形態について、図面を参照しながら説明する。
図１は、正常状態から故障に至るまでの例を示す模式図である。図１に示すように、初期状態Ｓ１において、真空ポンプのケーシングとロータの間にはクリアランスが存在する。真空ポンプの使用により、状態Ｓ２に示すように、ケーシングとロータに生成物が付着または堆積する。ここで正常状態は、ケーシングとロータの間にはクリアランスが存在する状態であり、初期状態Ｓ１と状態Ｓ２を含む。
異常発生の瞬間は、状態Ｓ３に示すように、ケーシングとロータに付着した生成物が接触する。この生成物の接触によって、状態Ｓ４に示すように、ケーシングまたはロータの生成物が剥がれる。その後、更なる真空ポンプの使用により、状態Ｓ５に示すように、ケーシングとロータに生成物が更に付着または堆積する。そして、ついには状態Ｓ６に示すように、ケーシングとロータに付着した生成物が接触する。その後、この生成物の接触によって、状態Ｓ５に示すように、ケーシングまたはロータの生成物が一部剥がれる。その後、状態Ｓ５と状態Ｓ６が交互に繰り返される。その後、ケーシングとロータに付着した生成物が接触しても、これらの生成物が剥がれない場合には、状態Ｓ７に示すように、ロータの回転が停止する。このロータの回転の停止により、真空ポンプが異常に停止し、真空ポンプの故障と判断される。
図２は、正常状態から故障に至るまでの時間推移例を示す模式図である。図２に示すように、真空ポンプは、運転継続中に、正常状態と、ケーシングとロータに付着した生成物が接触する異常状態とを交互に繰り返す。そして、ケーシングとロータに付着した生成物が接触してもこれらの生成物が剥がれない場合には、真空ポンプが異常停止し、故障と判断される。
真空ポンプの生成物由来の異常に伴って真空ポンプが停止し、半導体製造装置内の製造プロセス中の製品に損害を与えるのを防止するために、本実施形態では、真空ポンプの運転継続中の状態量を用いて、対象の真空ポンプ内で生成される（例えば固形化または液状化した）生成物由来の真空ポンプの異常の有無を検出する。これにより、対象の真空ポンプの運転継続中に異常が検出された場合に、そこで真空ポンプの運転を停止するか、そこから予め設定された許容期間経過後に真空ポンプの運転を停止して、真空ポンプをメンテナンスまたは交換することができる。
その場合に、真空ポンプの運転継続中に、真空ポンプ内で固形化または液状化した生成物由来の状態量の変動（異常な変動）とそれ以外の要因による状態量の変動（正常な変動）を区別することが難しいという新たな課題が存在する。
本実施形態では、この問題に対し、真空ポンプ内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量であって当該対象の真空ポンプまたは他の真空ポンプの過去の対象状態量を少なくとも一つ用いて、当該対象状態量の正常変動範囲または正常時間変動挙動を決定する。ここで対象状態量とは、真空ポンプ内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量のうち対象とする状態量のことである。ここでガスの負荷とは、ガス種及びガスの流量によって変動する負担である。そして、対象の真空ポンプの現在の対象状態量と当該正常変動範囲または正常時間変動挙動とを比較することによって、生成物由来の異常の有無を検出する。ここで状態量とは、真空ポンプの状態量であり、対象状態量には例えば、真空ポンプに含まれるモータの駆動電流、モータの電力、ロータの回転数、真空ポンプの温度、真空ポンプ内の圧力、真空ポンプの振動数などであり、これらの計測値が用いられる。ここで正常時間変動挙動は、真空ポンプの状態量の時間的な変動のうち正常な挙動を意味する。ここで、現在の対象状態量とは、上記比較する時点において直近に得られた対象状態量または上記比較する時点において最新の対象状態量だけでなく、当該対象状態量の正常変動範囲または正常時間変動挙動を決定する際に用いた過去の対象状態量よりも後に取得された対象状態量も含む。すなわち、過去とは、少なくとも現在の対象状態量の取得時よりも古い時刻であればよく、過去の対象状態量は、少なくとも現在の対象状態量よりも古い時刻に取得された対象状態量であればよい。
図３は、本実施形態に係る半導体製造システム１０の概略構成図である。図３に示すように、本実施形態に係る半導体製造システム１０は、半導体製造装置１と、真空ポンプ３と、半導体製造装置１と真空ポンプ３とを繋ぐ配管２と、真空ポンプ３を制御する制御装置４と、情報処理装置５とを備える。半導体製造装置１は、チャンバー成膜炉１１と、チャンバー成膜炉１１を制御する制御部１２とを備える。チャンバー成膜炉１１と真空ポンプ３は、配管２を介して連通しており、真空ポンプ３が運転することによって、チャンバー成膜炉１１内の気体（ガス）が排出され略真空にひかれる。真空ポンプ３は、ルーツ型のロータを備えたものでもよいし、スクリュー型のロータを備えたものでもよい。また真空ポンプ３は、クロー型またはスクロール形の真空ポンプであってもよい。また、真空ポンプ３は、一段のポンプでもよいし、複数段のポンプでもよい。本実施形態に係る情報処理装置５は、対象の真空ポンプ３内で固形化または液状化した生成物由来の異常の有無を検出する。
図４は、本実施形態に係る真空ポンプ３の概略構造図である。図４に示すように、真空ポンプ３は、配管２と連通するブースターポンプ３１と、メインポンプ３３と、ブースターポンプ３１と、メインポンプ３３とを連通する配管３２と、メインポンプ３３に連通する配管３４と、真空ポンプ３内の圧力を計測する圧力計３５とを備える。本実施形態では一例として、圧力計３５はメインポンプ３３内の圧力を計測する。
なお、圧力計３５は、真空ポンプ３内の圧力を計測できればよく、配管２、ブースターポンプ３１、配管３２に設けられ、それぞれの位置における真空ポンプ３内の圧力を計測してもよい。
図５は、本実施形態に係る真空ポンプ３の概略機能構成図である。図５に示すように、真空ポンプ３は、電源３６と、入力が電源３６と接続されたインバータ３７と、入力がインバータ３７の出力と接続されたモータ３８と、モータ３８の回転軸に連結されたロータ３９とを備える。また上述したように、真空ポンプ３は、圧力計３５を備える。
インバータ３７は、電源３６から供給された交流電流を周波数変換し、周波数変換して得られた駆動電流をモータ３８に供給する。これにより、この駆動電流によってモータ３８の回転軸が回転し、それに伴ってロータ３９が回転することにより、配管２から吸入されたガスがロータ３９の回転に伴ってブースターポンプ３１、配管３２、メインポンプ３３の順に移送され、配管３４から排出される。このように、配管２から配管３４にガスが連続して移送されることにより、配管２に接続されたチャンバー成膜炉１１内のガスが真空排気される。
モータ３８は、モータ３８の回転数を示す回転数信号をインバータ３７に出力する。インバータ３７は、駆動電流の電流実効値と、回転数信号から得られるモータ３８の回転速度を情報処理装置５に供給する。また、圧力計３５によって計測された真空ポンプ３内の圧力値が情報処理装置５に供給される。
図６は、本実施形態に係る情報処理装置５の概略構成図である。図６に示すように、情報処理装置５は、入力部５１と、出力部５２と、記憶部５３と、メモリ５４と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５５とを備える。
入力部５１は、インバータ３７及び圧力計３５に接続されており、駆動電流の電流実効値、モータ３８の回転速度、真空ポンプ３内の圧力値が入力部５１に入力される。出力部５２は、ＣＰＵ５５の指令に従って、情報を出力する。記憶部５３は、ＣＰＵ５５が実行するためのプログラムが格納されている。メモリ５４は、一時的に情報を格納する。ＣＰＵ（Central Processing Unit）５５は、記憶部５３に保存されたプログラムを読み出して実行する。これにより、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５５は、区分部５５１、決定部５５２、及び比較部５５３として機能する。
図７は、駆動電流の電流実効値の時間変化の一例を示すグラフである。図７に示すように、半導体製造の工程には、準備工程と、成膜を実行する成膜工程と、後工程がある。このうち、準備工程と後工程には工程１が含まれ、準備工程には更に工程２が含まれる。成膜工程には、工程３〜５が含まれる。本実施形態では一例として、対象状態量（ここでは一例として駆動電流の電流実効値）の大きさ、変動の大きさ、及び／または変動周期が異なる期間を異なる工程として区分部５５１により区分けされる。この構成により、自動的に工程に区分けし、当該区分けされた工程毎に、生成物由来の異常の有無を検出することができる。このため、生成物由来の異常の有無の検出にかかる労力を低減できる。
図８は、ある工程における正常変動範囲と現在のデータとを比較した模式図である。図８の向かって左側には、ある工程における駆動電流の電流実効値の時間変化の正常変動範囲Ｒ１がグラフ上に表されている。また、図８の向かって右側には、現在の駆動電流の電流実効値の時間変化のグラフが現在のデータとして表されている。
決定部５５２は、真空ポンプ３内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量（ここでは一例として駆動電流の電流実効値）であって対象の真空ポンプの過去の対象状態量を少なくとも一つ用いて、当該対象状態量の正常変動範囲または正常時間変動挙動を決定する。
決定部５５２は、対象の真空ポンプが稼働後、規定回数分（例えば、１０回分）の工程毎の対象情報量に基づいて、当該工程毎に対象状態量の正常変動範囲または正常時間変動挙動を決定する。その際に、図８に示すように、決定部５５２は、区分けされた工程（図７参照）毎に、対象の真空ポンプの現在の対象状態量の時間変化の正常変動範囲（例えば、図８の正常変動範囲Ｒ１）または正常時間変動挙動（例えば上昇、下降、凸形、凹形など）を決定する。
その際に、決定部５５２は、対象の真空ポンプ３内の圧力に基づいて、過去の対象状態量を補正し、補正後の過去の対象状態量を用いて、正常変動範囲または正常時間変動挙動を決定してもよい。その際に比較部５５３は、対象の真空ポンプ３内の圧力または他の真空ポンプ内の圧力に基づいて、対象の真空ポンプ３の現在の対象状態量を補正し、補正後の対象状態量と正常変動範囲または正常時間変動挙動とを比較してもよい。具体的には、決定部５５２は、対象の真空ポンプ３内の圧力値に基づいて、ガスの量による負荷変動に伴って対象状態量が変動するので、その変動分が無くなるように過去の対象状態量を補正する。その際に比較部５５３は、対象の真空ポンプ３内の圧力値に基づいて、対象の真空ポンプ３の現在の対象状態量を補正し、補正後の対象状態量と補正後の正常変動範囲または補正後の正常時間変動挙動とを比較してもよい。この構成により、圧力による対象状態量（例えば、電流値）の変化を補正し、補正後の対象状態量が正常変動範囲または正常時間変動挙動から逸脱する場合に、異常と判定することができる。このため、判定精度を向上させることができる。
比較部５５３は、対象の真空ポンプの現在の対象状態量と当該正常変動範囲または当該正常時間変動挙動とを比較し、比較結果を出力する。本実施形態では一例として、正常変動範囲は、正常状態時の対象状態量の時間変化の変動範囲であり、比較部５５３は、対象の真空ポンプ３の現在の対象状態量の時間変化と、正常状態時の対象状態量の時間変化の変動範囲とを比較する。このように時間変化同士を比較することで、生成物由来の異常の有無を検出することができる。このため、生成物由来の異常の有無の検出精度を向上させることができる。
具体的には例えば図８に示すように、比較部５５３は、対応する工程毎に、対象の真空ポンプ３の現在の対象状態量の時間変化と対象状態量の時間変化の正常変動範囲または正常時間変動挙動とを比較する。例えば比較部５５３は、区分けされた工程（図７参照）毎に、対象の真空ポンプ３の現在の対象状態量の時間変化と対象状態量の時間変化の正常変動範囲とを比較する。図８に示すように本実施形態では対象状態量の時間変化の正常変動範囲は、一例として駆動電流の実効値の時間変化の正常変動範囲（例えば図８の正常変動範囲Ｒ１）であり、比較部５５３は、対象の真空ポンプ３の現在の対象状態量の時間変化と駆動電流の実効値の時間変化の正常変動範囲とを比較する。
図８の例では、比較部５５３は、この図８の正常変動範囲Ｒ１と現在の駆動電流の電流実効値の時間変化とを比較して、現在の駆動電流の電流実効値の時間変化がこの正常変動範囲Ｒ１に収まる場合には、正常と判断し、収まらない場合には、異常と判断する。比較部５５３は例えば、対象の真空ポンプ３内で固形化または液状化した生成物由来の異常があると判断したデータを出力して、記憶部５３に保存する。これにより、真空ポンプ３の管理者が、異常があると判断したデータを把握することができる。
図９は、工程１における駆動電流の電流実効値の変化の度合いの時間経過の一例を示す模式図である。図９における各四角は１〜ｎ回目の工程を表し、各四角の縦軸方向の長さは、駆動電流の電流実効値の変化の度合いである。図９では、工程１の回数（ＲＵＮの回数）を経る毎に、駆動電流の電流実効値の変化の度合いが順に大きくなっている。このとき、比較部５５３は、対象状態量（ここでは一例として駆動電流の電流実効値）の変化の度合いが、工程を繰り返す毎に大きくなる傾向がある場合、生成物由来の異常があると判定してもよい。このように、比較部５５３は、半導体製造装置１における工程毎の対象状態量の変化の度合いに基づいて、生成物由来の異常の有無を判定してもよい。これにより、生成物由来の異常の有無を検出することができる。
続いて、図１０及び図１１に沿って、生成物由来の異常の有無を検出する処理について説明する。図１０は、正常変動範囲を決定する処理の一例を示すフローチャートである。図１０の処理は、例えば、真空ポンプ３の稼働後に自動で実施される。
（ステップＳ１０１）まず、ＣＰＵ５５は、規定周期でモータ３８の駆動電流の実効値を収集して、記憶部５３に保存する。
（ステップＳ１０２）次に、区分部５５１は、駆動電流の実効値の時系列データを工程に区分けし、工程毎に記憶部５３に保存する。この際に、例えば、区分部５５１は、成膜工程（ウエハロード〜アンロード）を構成する工程に区分けする。
（ステップＳ１０３）次に、ＣＰＵ５５は、規定の成膜回数分のデータを区分けしたか否かを判定する。
（ステップＳ１０４）ステップＳ１０３において規定の成膜回数分のデータが区分けされた場合、決定部５５２は、区分けした工程毎に、工程毎のデータを統計処理し、駆動電流の実効値の時間毎の正常変動範囲を決定する。ここで正常変動範囲は、正常変動幅を含む。
（ステップＳ１０５）次に、決定部５５２は、区分けした工程毎に、駆動電流の実効値の正常変動範囲を記憶部５３に保存する。
図１１は、生成物由来の異常の有無を検出する処理の一例を示すフローチャートである。図１１の処理は、図１０の処理が完了してから行われる。
（ステップＳ２０１）まず、ＣＰＵ５５は、規定周期でモータ３８の駆動電流の実効値を収集する。
（ステップＳ２０２）次に、区分部５５１は、駆動電流の実効値の時系列データを工程に区分けする。
（ステップＳ２０３）次に、比較部５５３は、工程毎に、現在の駆動電流の実効値と、正常変動範囲とを比較し、現在の駆動電流の実効値が正常か否か判定する。この際、例えば、駆動電流の実効値の時間変化の正常変動範囲から外れるデータ、区分けした工程内で、駆動電流の実効値の正常時間変動挙動（例えば上昇、下降、凸形、凹形など）とは異なるデータ、予め設定された正常変動範囲を超えるスパイクデータ（瞬間的な変動データ）は、異常と判定される。
（ステップＳ２０４）ステップＳ２０３において現在の駆動電流の実効値が異常（正常でない）と判定された場合、比較部５５３は、異常データを記憶部５３に記録する。
（ステップＳ２０５）次に、全ての工程について正常か否か判定したか否か判定する。まず全ての工程について判定していない場合、次の工程についてステップＳ２０３、Ｓ２０４の処理が実行される。一方、全ての工程について正常か否か判定した場合、本フローチャートの処理が終了する。
以上、本実施形態に係る情報処理装置５は、対象の真空ポンプ３内で固形化または液状化した生成物由来の異常の有無を検出する。決定部５５２は、真空ポンプ３内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量であって対象の真空ポンプ３の過去の対象状態量を少なくとも一つ用いて、当該対象状態量の正常変動範囲を決定する。比較部５５３は、対象の真空ポンプ３の現在の対象状態量と上記正常変動範囲とを比較し、比較結果を出力する。
この構成によれば、生成物以外の要因による対象状態量の正常変動範囲または正常時間変動挙動を決定し、真空ポンプ３の運転継続中に、この正常変動範囲または正常時間変動挙動と現在の対象状態量を比較することによって、生成物の要因による異常を検出することができる。このため、真空ポンプ３の運転を一度停止する前の運転期間中において、対象の真空ポンプ３内で固形化または液状化した生成物由来の異常の有無を検出することができる。これにより、真空ポンプ３の運転継続中の任意のタイミングで真空ポンプ３の生成物由来の異常に伴って真空ポンプ３が停止する状況を予測し、半導体製造装置１内の製造プロセス中の製品に損害を与える可能性を低減することができる。
なお、本実施形態では、真空ポンプ３内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量は、対象の真空ポンプ３に含まれるモータ３８を駆動する駆動電流の実効値としたが、実効値に限らず、ピーク値、平均値、中央値など他の電流値であってもよい。また、対象状態量は、電流に限らず、モータ３８の回転数、モータ３８の電力、ロータ３９の回転数、真空ポンプ３の温度、真空ポンプ３の振動等の計測値であってもよい。
また、本実施形態では、決定部５５２は、一つの対象状態量（一例として駆動電流の実効値）について正常変動範囲を決定したが、これに限らず、複数の対象状態量について正常変動範囲を決定してもよい。その場合、比較部５５３は、当該複数の正常変動範囲それぞれについて、これに対応する対象の真空ポンプ３の現在の対象状態量と比較し、対象の真空ポンプ３の現在の対象状態量が一つでも、対応する正常変動範囲に含まれない場合に異常と判定し、異常データを出力及び／または記録してもよい。
また、本実施形態では、決定部５５２は、真空ポンプ３内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量であって対象の真空ポンプ３の過去の対象状態量を少なくとも一つ用いて、当該対象状態量の正常変動範囲を決定したが、これに限ったものではない。決定部５５２は、他の真空ポンプの過去の対象状態量を少なくとも一つ用いて、当該対象状態量の正常変動範囲を決定してもよい。ここで、他の真空ポンプは、対象の真空ポンプと仕様が略同一である。対象の真空ポンプと仕様が略同一であるとは、例えば、機種が同じであるもの、機種が違うが仕様が同じものあるいはほぼ同じものを含む。
また、区分部５５１は、対象の真空ポンプが連通する半導体製造装置１における工程の中で使用するガス種及びガス流量が異なる期間を異なる工程として区分けしてもよい。その場合でも同様に、決定部５５２は、区分けされた工程毎に、対象の真空ポンプの現在の対象状態量の前記正常変動範囲を決定し、比較部５５３は、区分けされた工程毎に、対象の真空ポンプの現在の対象状態量と正常変動範囲とを比較してもよい。
また、決定部５５２は、対象の真空ポンプ３が連通する半導体製造装置１のプロセスのレシピ情報に基づいて、当該真空ポンプ３内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量の正常変動範囲を決定してもよい。その場合でも同様に、比較部５５３は、対象の真空ポンプ３の現在の対象状態量と上記正常変動範囲とを比較し、比較結果を出力してもよい。
この構成によれば、真空ポンプ３の運転を一度停止する前の運転期間中において、対象の真空ポンプ３内で固形化または液状化した生成物由来の異常の有無を検出することができる。これにより、真空ポンプ３の運転継続中の任意のタイミングで真空ポンプ３の生成物由来の異常に伴って真空ポンプ３が停止する状況を予測し、半導体製造装置１内の製造プロセス中の製品に損害を与える可能性を低減することができる。
なお、複数の装置を備える情報処理システムが、本実施形態に係る情報処理装置５の各処理を、それらの複数の装置で分散して処理してもよい。また本実施形態では制御装置４と情報処理装置５を別々の装置として説明したが、制御装置４が情報処理装置５を備えるように構成してもよい。また、本実施形態に係る情報処理装置の各処理を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、プロセッサが実行することにより、本実施形態に係る情報処理装置に係る上述した種々の処理を行ってもよい。
（第２の実施形態）
続いて、第２の実施形態について説明する。図１２は、第２の実施形態にかかる半導体製造システム１０ｂの概略構成図である。図１と共通する要素には共通の番号を付し、その詳細な説明を省略する。第２の実施形態にかかる半導体製造システム１０ｂは、第１の実施形態にかかる半導体製造システム１０に比べて、真空ポンプ３の排ガスを処理する除害装置７と、真空ポンプ３と除害装置７とを接続する配管６とを更に備える。除害装置７は、半導体製造装置１と信号線を介して接続されており、成膜開始を示す成膜開始信号が半導体製造装置１から入力される。真空ポンプ２は、この除害装置７と信号線を介して接続されており、除害装置７からこの成膜開始信号が入力される。更に真空ポンプ３には、当該真空ポンプ３内の特定のガス（例えば、窒素）の濃度を計測するガスセンサ８が設けられている。更に第２の実施形態にかかる半導体製造システム１０ｂにおいて、第１の実施形態に係る情報処理装置５が情報処理装置５ｂに変更され、その処理内容が異なる。
本出願の発明者は、異常発生数に関する対象パラメータ（例えば、異常発生回数または異常発生頻度）の統計値（例えば、異常発生回数累積値または異常発生頻度累積値）を用いて、故障可能性または運転継続可能性を判定するためのポンプ状態判定基準を決定し、運転中の対象パラメータの統計値をこのポンプ状態判定基準と比較することにより、故障可能性または運転継続可能性の判定精度を向上させることができることを発見した。
以下、当該処理について実装した第２の実施形態に係る情報処理装置５ｂについて図１３を用いて説明する。図１３は、第２の実施形態に係る情報処理装置５ｂの概略構成図である。図１３に示すように、第２の実施形態に係る情報処理装置５ｂは、第１の実施形態に係る情報処理装置５と比べて、ＣＰＵ５５がＣＰＵ５５ｂに変更されたものになっている。具体的には、ＣＰＵ５５ｂは、記憶部５３からプログラムを読み出して実行することにより、区分部５５１、決定部５５２ｂ、比較部５５３ｂ、判定基準決定部５５４、出力部５５５、警報出力部５５６として機能する。
図１４は、ブースターポンプの電流（ＢＰ電流）とメインポンプの電流（ＭＰ電流）の時間変化の一例を示すグラフである。図１４に示すように、区分部５５１により、ＢＰ電流とＭＰ電流は１６個の工程に区分けされる。対象状態量は、上述したように、真空ポンプ内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量のうち対象とする状態量のことであり、本実施形態では一例としてブースターポンプの電流として以下、説明する。ここでガスの負荷とは、ガス種及びガスの流量によって変動する負担である。
図１５は、特定の工程のＢＰ電流の正常変動範囲の一例を示すグラフである。図１５は、区分部５５１によって工程毎にＢＰ電流が区分けられた後の特定の工程についてのＢＰ電流の時間変化を示すグラフＷ１１と、このＢＰ電流の正常変動範囲Ｒ１１が示されている。この正常変動範囲Ｒ１１は、決定部５５２ｂによって決定される。
その際、決定部５５２ｂは、真空ポンプ内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量であって対象の真空ポンプの過去の対象状態量または他の真空ポンプの過去の対象状態量を用いて、当該対象状態量の正常変動範囲を工程毎に決定する。ここで、他の真空ポンプは、対象の真空ポンプ以外の真空ポンプである。
図１６は、故障したポンプの特定の工程の異常発生回数の時間変化の一例を示すグラフである。図１６に示すように、異常発生回数は、故障直前に急激に増加する傾向がある。
図１７は、故障したポンプの特定の工程の異常発生頻度の時間変化の一例を示すグラフである。ここで、異常発生頻度は、特定の工程の異常発生回数を当該特定の工程の時間で割った値である。図１７に示すように、異常発生頻度は、故障直前に急激に増加する傾向がある。
図１８は、故障したポンプの全工程の異常発生累積回数の時間変化の一例を示すグラフである。ここで、全工程の異常発生累積回数は、全ての工程に渡って異常発生回数を累積したものである。図１８に示すように、全工程の異常発生累積回数は、故障直前に急激に増加する傾向がある。
図１９は、故障したポンプの全工程の異常発生頻度累積値の時間変化の一例を示すグラフである。ここで、全工程の異常発生頻度累積値は、全ての工程に渡って異常発生頻度を累積したものである。図１９に示すように、全工程の異常発生頻度累積値は、故障直前に急激に増加する傾向がある。
続いて、図２０を用いて工程毎の要素データの作成の流れについて説明する。図２０は、工程毎の要素データの作成の流れを示すフローチャートである。
（ステップＳ３０１）まず、ＣＰＵ５５ｂは、連続する対象状態量（運転データ）を記憶部５３に記録する。
（ステップＳ３０２）次に、区分部５５１は、記録された連続データを工程に分割する。このように、区分部５５１は、他の真空ポンプの過去の対象状態量を工程毎に分割する。なお、区分部５５１は、対象の真空ポンプの過去の対象状態量を工程毎に分割してもよい。
（ステップＳ３０３）次に、決定部５５２ｂは、分割された工程毎に正常変動範囲を設定する。
（ステップＳ３０４）次に、比較部５５３は、運転中の対象の真空ポンプの対象状態量と正常変動範囲とを工程毎に比較し、正常変動範囲から逸脱した異常データを検出する。
そして、比較部５５３は、工程毎に、正常変動範囲から外れたデータを異常データとして記憶部５３に記録する。以下、ステップＳ１０５及びＳ１０６と、ステップＳ１０７〜Ｓ１０９を並行して実行する。
（ステップＳ３０５）比較部５５３は、工程毎に異常発生回数（異常データ個数）と発生時刻（ポンプ発生時刻）に仕分けする。
（ステップＳ３０６）次に、比較部５５３は、工程毎に、異常発生時刻毎における異常発生回数の積算値を算出し、工程毎の要素データとして記憶部５３に記録する。
（ステップＳ３０７）比較部５５３は、工程毎に、異常発生回数（異常データ個数）を当該工程の時間で除算することにより異常発生頻度を算出する。
（ステップＳ３０８）次に、比較部５５３は、工程毎に、異常発生頻度と発生時刻（ポンプ運転時間）に仕分けする。
（ステップＳ３０９）次に、比較部５５３は、工程毎に、異常発生時刻毎における異常発生頻度の積算値を算出し、工程毎の要素データとして記憶部５３に記録する。
なお、本フローチャートでは、ステップＳ１０５及びＳ１０６と、ステップＳ１０７〜Ｓ１０９を並行して実行したが、いずれか一方のみを実行してもよい。
また、区分部５５１は、除害装置７から入力される成膜開始信号に含まれる成膜開始タイミングを起点として、対象の真空ポンプの過去の対象状態量または他の真空ポンプの過去の対象状態量を工程毎に分割してもよい。この構成により、対象状態量を確実に工程毎に分割することができる。
また、区分部５５１は、ガスセンサ８によって検出されたセンサ値に基づいて、成膜開始タイミングを決定し、当該成膜開始タイミングを起点として、対象の真空ポンプの過去の対象状態量または他の真空ポンプの過去の対象状態量を工程毎に分割してもよい。この構成により、対象状態量を確実に工程毎に分割することができる。ガスセンサ８が窒素濃度を計測する場合、真空ポンプ３のアイドル時は窒素濃度が高い値で安定しており、真空ポンプ３をパージした時に窒素濃度が急峻に下がる。よって、区分部５５１は、窒素濃度が急峻に下がったときをパージした時として、このパージした時よりも設定時間前の時刻を成膜開始タイミングに決定してもよい。これにより、より精度良く成膜開始タイミングを決定でき、より精度良く対象状態量を工程毎に分割することができる。
また、区分部５５１は、モータの負荷と窒素濃度の組を用いて、成膜開始タイミングを決定してもよい。これにより、更に精度良く成膜開始タイミングを決定でき、更に精度良く対象状態量を工程毎に分割することができる。
＜実施例１＞
続いて第２の実施形態の実施例１について説明する。実施例１の情報処理装置５ｂは、
対象工程の異常発生数に関する対象パラメータを統計することにより、故障可能性を判定するためのポンプ状態判定基準を決定する。そして、実施例１の情報処理装置５ｂは、稼働中の対象ポンプの対象工程の異常発生数に関する対象パラメータの統計値と、当該ポンプ状態判定基準とを比較し、ポンプ状態診断値として故障可能性を示す故障指数を出力する。
図２１は、特定の工程について、故障したポンプそれぞれの要素データを記憶部５３から読み出すことを説明するための模式図である。図２１に示すように、図２０のフローチャートの処理によって、記憶部５３には、故障した真空ポンプ（以下、故障ポンプという）毎の要素データとして、真空ポンプＰ１〜ＰＮ（Ｎは正の整数）の要素データが保存されている。この故障ポンプ毎の要素データは、工程毎の要素データ、すなわち工程１〜ｎ（ｎは正の整数）の要素データから構成されている。一例として要素データは、異常発生頻度累積値と運転時間との対応関係を示す情報であるが、ここでは理解しやすいように、運転時間に対する異常発生頻度累積値のグラフが示されている。このグラフに示すように、同じ故障ポンプであっても、工程毎に、異常発生頻度累積値と運転時間との対応関係が異なっている。
例えば、各故障ポンプの工程１の要素データを読み出されるときには、故障ポンプＰ１の要素データから工程１の要素データが読み出され、故障ポンプＰ２の要素データから工程１の要素データが読み出される。同様にして、故障ポンプＰ３以降の要素データから工程１の要素データが順に読み出され、最後に、故障ポンプＰＮの要素データから工程１の要素データが読み出される。図２１に示すように、工程が同じであっても、故障ポンプ毎に、異常発生頻度累積値と運転時間との対応関係が異なっている。
図２２は、故障ポンプの異常発生頻度累積値の頻度グラフの一例である。図２２のグラフは、横軸が故障ポンプが故障した際における工程１の異常発生頻度累積値で、縦軸がデータ数である。工程１の異常発生頻度累積値は、故障ポンプ毎に異なっており、そのデータ数は図２２に示すような正規分布を示す。このグラフを用いて、工程１の異常発生頻度累積値の範囲と、故障可能性を示す故障指数（ここでは一例として故障確率）との対応関係がポンプ状態判定基準として判定基準決定部５５４により決定される。このように、判定基準決定部５５４は、故障した真空ポンプについて、対象工程の異常発生数に関する対象パラメータ（ここでは一例として異常発生頻度）を統計することにより、対象パラメータの統計値（ここでは一例として異常発生頻度累積値）と故障指数との対応関係をポンプ状態判定基準として決定する。そして、決定されたポンプ状態判定基準が例えば次の図２３に示すようなテーブルとして記憶部５３に記憶される。
図２３は、工程１の異常発生頻度累積値の範囲と、その範囲に対応する故障指数との対応関係を示すテーブルの一例である。図２３に示すように、工程１の異常発生頻度累積値の範囲に対して、故障可能性を示す故障指数（ここでは一例として故障確率）が設定されている。図２３に示すように、工程１の異常発生頻度累積値が小さいほど故障指数が低い値に設定されている。
次に図２１〜図２３を参照しつつ、図２４を用いて故障指数出力処理の流れを説明する。図２４は、故障指数出力処理の流れの第１の例を示すフローチャートである。
（ステップＳ４０１）まず、図２１に示すように、ＣＰＵ５５は、故障ポンプそれぞれについて対象工程（例えば、工程１）の要素データを読み出す。
（ステップＳ４０２）次に、判定基準決定部５５４は、故障ポンプの異常発生数に関する対象パラメータ（例えば異常発生頻度）の統計値（例えば故障時における異常発生頻度累積値）を用いて、対象パラメータの統計値（例えば故障時における異常発生頻度累積値）と故障指数との対応関係を示すテーブルをポンプ状態判定基準の一例として作成し、作成したテーブルを記憶部５３に記録する。これにより、例えば図２３に示すようなテーブルが記憶部５３に記録される。
（ステップＳ４０３）次に、出力部５５５は、稼働中の対象ポンプの対象パラメータの統計値（例えば異常発生頻度累積値）と、先のステップで作成されたテーブルとを比較する。その際、出力部５５５は、当該テーブルにおいて、稼働中の対象ポンプの対象パラメータの統計値（例えば異常発生頻度累積値）に対応する故障指数を決定する。
（ステップＳ４０４）そして、出力部５５５は、決定した故障指数を出力する。このように、出力部５５５は、運転中の対象ポンプの対象工程の異常発生数に関する対象パラメータ（例えば異常発生頻度）の統計値（例えば異常発生頻度累積値）と、判定基準決定部５５４により決定されたポンプ状態判定基準（すなわち対象パラメータの統計値と故障指数との対応関係）とを比較し、故障指数をポンプ状態診断値として出力する。
この構成により、運転中の対象ポンプの管理者は、当該対象ポンプの故障可能性を把握することができ、当該対象ポンプが故障する前に、交換またはメンテナンスを行える可能性を向上させることができる。
なお、本実施形態では一例として、対象パラメータを異常発生頻度として説明したが、これに限ったものではない。対象パラメータは、異常発生回数であってもよく、その場合には対象パラメータの統計値は異常発生回数累積値であってもよい。その場合に、ポンプ状態判定基準は、図２５に示すようなテーブルであってもよい。図２５は、工程１の異常発生回数累積値の範囲と、その範囲に対応する故障指数との対応関係を示すテーブルの一例である。図２５に示すように、工程１の異常発生回数累積値の範囲に対して、故障可能性を示す故障指数（ここでは一例として故障確率）が設定されている。図２５に示すように、工程１の異常発生回数累積値が小さいほど故障指数が低い値に設定されている。
また対象パラメータの統計値は異常発生頻度累積値の変化値であってもよい。その場合に、ポンプ状態判定基準は、図２６に示すようなテーブルであってもよい。図２６は、工程１の異常発生頻度累積値の変化率と、その範囲に対応する故障指数との対応関係を示すテーブルの一例である。図２６に示すように、工程１の異常発生頻度累積値の範囲に対して、故障可能性を示す故障指数（ここでは一例として故障確率）が設定されている。図２６に示すように、工程１の異常発生頻度累積値の変化率が小さいほど故障指数が低い値に設定されている。なお、対象パラメータの統計値は異常発生回数累積値の変化値であってもよい。
また、ポンプ状態判定基準は、異常発生頻度累積値の変化開始タイミングと異常発生頻度累積値の変化値の組に対応付けられた故障指数であってもよい。その場合に、ポンプ状態判定基準は、図２７に示すようなテーブルであってもよい。図２７は、異常発生頻度累積値の変化開始タイミングの範囲と異常発生頻度累積値の変化値の範囲の組と、その組に対応する故障指数との対応関係を示すテーブルの一例である。図２７に示すように、異常発生頻度累積値の変化開始タイミングの範囲と異常発生頻度累積値の変化値の範囲の組に対して、故障可能性を示す故障指数（ここでは一例として故障確率）が設定されている。
なお、ポンプ状態判定基準は、異常発生回数累積値の変化開始タイミングと異常発生回数累積値の変化値の組に対応付けられた故障指数であってもよい。
また対象パラメータの統計値は異常発生頻度累積値曲線の積分値であってもよい。その場合に、ポンプ状態判定基準は、図２８に示すようなテーブルであってもよい。図２８は、工程１の異常発生頻度累積値曲線の積分値の範囲と、その範囲に対応する故障指数との対応関係を示すテーブルの一例である。図２８に示すように、工程１の異常発生頻度累積値曲線の積分値の範囲に対して、故障可能性を示す故障指数（ここでは一例として故障確率）が設定されている。図２８に示すように、工程１の異常発生頻度累積値曲線の積分値が小さいほど故障指数が低い値に設定されている。なお、対象パラメータの統計値は異常発生回数累積値曲線の積分値であってもよい。
＜実施例２＞
続いて第２の実施形態の実施例２について説明する。実施例１では、対象工程の異常発生数に関する対象パラメータを統計することにより、ポンプ状態判定基準を決定したが、実施例２の情報処理装置５ｂは、全工程の異常発生数に関する対象パラメータを統計することにより、故障可能性を判定するためのポンプ状態判定基準を決定する。そして、実施例２の情報処理装置５ｂは、稼働中の対象ポンプの全工程の異常発生数に関する対象パラメータの統計値と、当該ポンプ状態判定基準とを比較し、ポンプ状態診断値として故障可能性を示す故障指数を出力する。
図２９は、全工程積算要素データを説明するための模式図である。図２９に示すように、図２０のフローチャートの処理によって、記憶部５３には、故障したポンプ（以下、故障ポンプという）毎の要素データとして、真空ポンプＰ１〜ＰＮ（Ｎは正の整数）の要素データが保存されている。この故障ポンプ毎の要素データは、工程毎の要素データ、すなわち工程１〜ｎ（ｎは正の整数）の要素データから構成されている。一例として要素データは、異常発生頻度累積値と運転時間との対応関係を示す情報であるが、ここでは理解しやすいように、運転時間に対する異常発生頻度累積値のグラフが示されている。このグラフに示すように、同じ故障ポンプであっても、工程毎に、異常発生頻度累積値と運転時間との対応関係が異なっている。
例えば、真空ポンプＰ１の全工程積算要素データは、各運転時刻において、真空ポンプＰ１の工程１、工程２、…、工程ｎの異常発生頻度累積値を積算した値で表される。真空ポンプＰ２以降の全工程積算要素データも同様であり、真空ポンプＰＮの全工程積算要素データは、各運転時刻において、真空ポンプＰＮの工程１、工程２、…、工程ｎの異常発生頻度累積値を積算した値で表される。
図３０は、故障ポンプの全工程の異常発生頻度累積値の頻度グラフの一例である。図３０のグラフは、横軸が故障ポンプが故障した際における全工程の異常発生頻度累積値で、縦軸がデータ数である。全工程の異常発生頻度累積値は、故障ポンプ毎に異なっており、そのデータ数は図３０に示すような正規分布を示す。このグラフを用いて、全工程の異常発生頻度累積値の範囲と、故障可能性を示す故障指数（ここでは一例として故障確率）との対応関係がポンプ状態判定基準として判定基準決定部５５４により決定される。このように、判定基準決定部５５４は、故障した真空ポンプについて、全工程の異常発生数に関する対象パラメータ（ここでは一例として全行程の異常発生頻度）を統計することにより、対象パラメータの統計値（ここでは一例として全行程の異常発生頻度累積値）と故障指数との対応関係をポンプ状態判定基準として決定する。そして、決定されたポンプ状態判定基準が例えば次の図３１に示すようなテーブルとして記憶部５３に記憶される。
図３１は、全工程の異常発生頻度累積値の範囲と、その範囲に対応する故障指数との対応関係を示すテーブルの一例である。図３１に示すように、全工程の異常発生頻度累積値の範囲に対して、故障可能性を示す故障指数（ここでは一例として故障確率）が設定されている。図３１に示すように、全工程の異常発生頻度累積値が小さいほど故障指数が低い値に設定されている。
次に図２９〜図３１を参照しつつ、図３２を用いて故障指数出力処理の流れを説明する。図３２は、故障指数出力処理の流れの第２の例を示すフローチャートである。
（ステップＳ５０１）まず、図２９に示すように、ＣＰＵ５５は、故障ポンプそれぞれについて全工程の要素データを読み出す。
（ステップＳ５０２）次に、ＣＰＵ５５は、故障ポンプ毎に、全工程の要素データを積算し、総積算要素データとして記憶部５３に記録する。
（ステップＳ５０３）次に、判定基準決定部５５４は、故障ポンプの全工程の異常発生数に関する対象パラメータ（例えば異常発生頻度）の統計値（ここでは一例として故障時における全工程に渡る異常発生頻度累積値）を用いて、対象パラメータの統計値（例えば故障時における全工程に渡る異常発生頻度累積値）と故障指数との対応関係を示すテーブルをポンプ状態判定基準の一例として作成し、作成したテーブルを記憶部５３に記録する。これにより、例えば図３１に示すようなテーブルが記憶部５３に記録される。
（ステップＳ５０４）次に、出力部５５５は、稼働中の対象ポンプの対象パラメータの統計値（例えば全工程に渡る異常発生頻度累積値）と、先のステップで作成されたテーブルとを比較する。その際、出力部５５５は、当該テーブルにおいて、稼働中の対象ポンプの対象パラメータの統計値（例えば全工程に渡る異常発生頻度累積値）に対応する故障指数を決定する。
（ステップＳ５０５）そして、出力部５５５は、決定した故障指数を出力する。このように、出力部５５５は、運転中の対象ポンプの全工程の異常発生数に関する対象パラメータ（例えば異常発生頻度）の統計値（例えば全工程に渡る異常発生頻度累積値）と、判定基準決定部５５４により決定されたポンプ状態判定基準（すなわち対象パラメータの統計値と故障指数との対応関係）とを比較し、故障指数をポンプ状態診断値として出力する。
この構成により、運転中の対象ポンプの管理者は、当該対象ポンプの故障可能性を把握することができ、当該対象ポンプが故障する前に、交換またはメンテナンスを行える可能性を向上させることができる。
＜実施例３＞
続いて第２の実施形態の実施例３について説明する。実施例１及び２の情報処理装置５ｂは、ポンプ状態診断値として故障可能性を示す故障指数を出力したが、実施例３では、ポンプ状態診断値として運転継続可能性を示す運転継続指数を出力する。
具体的には実施例３の情報処理装置５ｂは、故障なく運転継続した真空ポンプについて、対象工程の異常発生数に関する対象パラメータを統計することにより、対象パラメータの統計値と運転継続指数との対応関係を判定基準として決定する。そして、実施例３の情報処理装置５ｂは、運転中の対象ポンプの対象工程の異常発生数に関する対象パラメータの統計値と、上記対応関係とを比較することにより、運転継続指数を出力する。
図３３は、工程１の異常発生回数累積値の頻度グラフと、工程１の異常発生回数累積値と運転継続確率との関係を示すグラフの一例である。図３３の上のグラフは、工程１の異常発生回数累積値の頻度グラフであり、横軸が工程１の異常発生回数累積値で縦軸がデータ数である。図３３の下のグラフは、工程１の異常発生回数累積値と運転継続確率との関係を示すグラフであり、横軸が工程１の異常発生回数累積値で縦軸が運転継続確率であり、図３３の上の頻度グラフから決定される。すなわち、工程１の異常発生回数累積値が少ないほど運転継続確率が高い。
この工程１の異常発生回数累積値と運転継続確率との関係を示すグラフを用いて、工程１の異常発生頻度累積値の範囲と、運転継続可能性を示す運転継続指数（ここでは一例として運転継続確率）との対応関係がポンプ状態判定基準として判定基準決定部５５４により決定される。このように、判定基準決定部５５４は、故障なく運転継続した真空ポンプ（例えば、故障せずに返却された真空ポンプ）について、対象工程の異常発生数に関する対象パラメータ（ここでは一例として異常発生頻度）を統計することにより、対象パラメータの統計値（ここでは一例として異常発生頻度累積値）と運転継続指数との対応関係をポンプ状態判定基準として決定する。そして、決定されたポンプ状態判定基準が例えば次の図３４に示すようなテーブルとして記憶部５３に記憶される。
図３４は、工程１の異常発生頻度累積値の範囲と、その範囲に対応する運転継続指数との対応関係を示すテーブルの一例である。図３４に示すように、工程１の異常発生頻度累積値の範囲に対して、運転継続可能性を示す運転継続指数（ここでは一例として運転継続確率）が設定されている。図３４に示すように、工程１の異常発生頻度累積値が小さいほど運転継続指数が高い値に設定されている。
次に図３４を参照しつつ、図３５を用いて運転継続指数出力処理の流れを説明する。図３５は、運転継続指数出力処理の流れの第１の例を示すフローチャートである。
（ステップＳ６０１）まず、ＣＰＵ５５は、故障なく運転継続した真空ポンプそれぞれについて対象工程の要素データを読み出す。
（ステップＳ６０２）次に、ＣＰＵ５５は、故障なく運転継続した真空ポンプの対象工程（例えば工程１）の対象パラメータ（例えば異常発生頻度）の統計値（例えば異常発生頻度累積値）を用いて、図３４に示すような、対象パラメータの統計値（例えば異常発生頻度累積値）と運転継続指数との対応関係を示すテーブルを作成し、当該作成したテーブルを記憶部５３に記録する。
（ステップＳ６０３）次に、出力部５５５は、稼働中の対象ポンプの対象パラメータの統計値（例えば異常発生頻度累積値）と、先のステップで作成されたテーブルとを比較する。その際、出力部５５５は、当該テーブルにおいて、稼働中の対象ポンプの対象パラメータの統計値（例えば異常発生頻度累積値）に対応する運転継続指数を決定する。
（ステップＳ６０４）そして、出力部５５５は、決定した故障指数を出力する。このように、出力部５５５は、運転中の対象ポンプの対象工程の異常発生数に関する対象パラメータ（例えば異常発生頻度）の統計値（例えば異常発生頻度累積値）と、判定基準決定部５５４により決定されたポンプ状態判定基準（すなわち対象パラメータの統計値と運転継続指数との対応関係）とを比較し、運転継続指数をポンプ状態診断値として出力する。
この構成により、運転中の対象ポンプの管理者は、当該対象ポンプの運転継続可能性を把握することができ、当該対象ポンプが故障する前に、交換またはメンテナンスを行える可能性を向上させることができる。
＜実施例４＞
続いて第２の実施形態の実施例４について説明する。実施例３の情報処理装置５ｂは、対象工程の異常発生数に関する対象パラメータを統計したが、全工程の異常発生数に関する対象パラメータを統計する。
具体的には実施例４の情報処理装置５ｂは、全工程の異常発生数に関する対象パラメータを統計処理することにより、対象パラメータの統計値と運転継続指数との対応関係を判定基準として決定する。そして、実施例４の情報処理装置５ｂは、運転中の対象ポンプの全工程の異常発生数に関する対象パラメータの統計値と、上記対応関係とを比較することにより、運転継続指数を出力する。
図３６は、全工程の異常発生回数累積値の頻度グラフと、全工程の異常発生回数累積値と運転継続確率との関係を示すグラフの一例である。図３６の上のグラフは、全工程の異常発生回数累積値の頻度グラフであり、横軸が全工程の異常発生回数累積値で縦軸がデータ数である。図３６の下のグラフは、全工程の異常発生回数累積値と運転継続確率との関係を示すグラフであり、横軸が全工程の異常発生回数累積値で縦軸が運転継続確率であり、図３６の上の頻度グラフから決定される。すなわち、全工程の異常発生回数累積値が少ないほど運転継続確率が高い。
この全工程の異常発生回数累積値と運転継続確率との関係を示すグラフを用いて、全工程の異常発生頻度累積値の範囲と、運転継続可能性を示す運転継続指数（ここでは一例として運転継続確率）との対応関係がポンプ状態判定基準として判定基準決定部５５４により決定される。このように、判定基準決定部５５４は、故障なく運転継続した真空ポンプ（例えば、故障せずに返却された真空ポンプ）について、全工程の異常発生数に関する対象パラメータ（ここでは一例として異常発生頻度）を統計することにより、対象パラメータの統計値（ここでは一例として異常発生頻度累積値）と運転継続指数との対応関係をポンプ状態判定基準として決定する。そして、決定されたポンプ状態判定基準が例えば次の図３７に示すようなテーブルとして記憶部５３に記憶される。
図３７は、全工程の異常発生頻度累積値の範囲と、その範囲に対応する運転継続指数との対応関係を示すテーブルの一例である。図３７に示すように、全工程の異常発生頻度累積値の範囲に対して、運転継続可能性を示す運転継続指数（ここでは一例として運転継続確率）が設定されている。図３７に示すように、全工程の異常発生頻度累積値が小さいほど運転継続指数が高い値に設定されている。
次に図３７を参照しつつ、図３８を用いて運転継続指数出力処理の流れを説明する。図３８は、運転継続指数出力処理の流れの第２の例を示すフローチャートである。
（ステップＳ７０１）まず、ＣＰＵ５５は、故障なく運転継続した真空ポンプそれぞれについて全工程の要素データを読み出す。
（ステップＳ７０２）次に、ＣＰＵ５５は、故障なく運転継続した真空ポンプ毎に、全工程の要素データを積算し、総積算要素データとして記憶部５３に記録する。
（ステップＳ７０３）次に、判定基準決定部５５４は、故障なく運転継続した真空ポンプの全工程の異常発生数に関する対象パラメータ（例えば異常発生頻度）の統計値（ここでは一例として全工程に渡る異常発生頻度累積値）を用いて、対象パラメータの統計値（例えば全工程に渡る異常発生頻度累積値）と故障指数との対応関係を示すテーブルをポンプ状態判定基準の一例として作成し、作成したテーブルを記憶部５３に記録する。これにより、例えば図３７に示すようなテーブルが記憶部５３に記録される。
（ステップＳ７０４）次に、出力部５５５は、稼働中の対象ポンプの対象パラメータの統計値（例えば全工程に渡る異常発生頻度累積値）と、先のステップで作成されたテーブルとを比較する。その際、出力部５５５は、当該テーブルにおいて、稼働中の対象ポンプの対象パラメータの統計値（例えば全工程に渡る異常発生頻度累積値）に対応する運転継続指数を決定する。
（ステップＳ７０５）そして、出力部５５５は、決定した運転継続指数を出力する。このように、出力部５５５は、運転中の対象ポンプの全工程の異常発生数に関する対象パラメータ（例えば異常発生頻度）の統計値（例えば全工程に渡る異常発生頻度累積値）と、判定基準決定部５５４により決定されたポンプ状態判定基準（すなわち対象パラメータの統計値と運転継続指数との対応関係）とを比較し、運転継続指数をポンプ状態診断値として出力する。
この構成により、運転中の対象ポンプの管理者は、当該対象ポンプの運転継続可能性を把握することができ、当該対象ポンプが故障する前に、交換またはメンテナンスを行える可能性を向上させることができる。
なお、判定基準決定部５５４は、真空ポンプの故障の有無別に、対象工程あるいは全工程の異常発生数に関する対象パラメータを用いて、警報を出力するか判断するための警報判断基準を決定してもよい。具体的には例えば、判定基準決定部５５４は、故障した真空ポンプについて、対象工程あるいは全工程の異常発生数に関する対象パラメータを統計することにより、閾値（例えば、異常発生頻度累積値の閾値）を警報判断基準として決定してもよい。
警報出力部５５６は、対象ポンプの対象工程あるいは全工程の異常発生数に関する対象パラメータの統計値（例えば異常発生頻度累積値）と、判定基準決定部５５４により決定された、警報を出力するか判断するための警報判断基準とを比較し、比較結果に応じて警報を出力する。例えば警報を出力するか判断するための警報判断基準が閾値の場合、警報出力部５５６は、対象ポンプの対象工程あるいは全工程の異常発生数に関する対象パラメータの統計値（例えば異常発生頻度累積値）が閾値を超えた場合に、警報を出力し、閾値を超えない場合に、警報を出力しないようにしてもよい。この構成により、運転中の対象ポンプの管理者は、当該対象ポンプの運転継続可能性を把握することができ、当該対象ポンプが故障する前に、交換またはメンテナンスを行える可能性を向上させることができる。
以上、第２の実施形態に係る情報処理装置５ｂにおいて、決定部５５２ｂは、真空ポンプ内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量であって対象の真空ポンプの過去の対象状態量または他の真空ポンプの過去の対象状態量を用いて、当該対象状態量の正常変動範囲を工程毎に決定する。比較部５５３ｂは、運転中の対象の真空ポンプの対象状態量と正常変動範囲とを工程毎に比較し、正常変動範囲から逸脱した異常データを検出する。判定基準決定部５５４は、真空ポンプの故障の有無別に、対象工程あるいは全工程の異常発生数に関する対象パラメータの統計値を用いて、故障可能性または運転継続可能性を判定するためのポンプ状態判定基準または警報を出力するか判断するための警報判断基準を決定する。
この構成により、情報処理装置５ｂは、ポンプ状態判定基準を用いて、運転中の対象の真空ポンプの故障可能性または運転継続可能性を判定することができるか、あるいは、運転中の対象の真空ポンプについて当該判断基準を用いて警報を出力するか判断することができる。
ここで異常発生数に関する対象パラメータは例えば、異常発生回数、または特定の工程の異常発生回数を当該特定の工程の期間で割って得られる異常発生頻度である。この構成により、異常発生回数または異常発生頻度の統計値（例えば、異常発生回数累積値または異常発生頻度累積値）を用いてポンプ状態判定基準を決定するので、故障可能性または運転継続可能性の判定精度を向上させることができる。
また出力部５５５は、運転中の対象ポンプの対象工程あるいは全工程の異常発生数に関する対象パラメータの統計値と、判定基準決定部５５４により決定されたポンプ状態判定基準とを比較し、ポンプ状態診断値を出力する。ここでポンプ状態診断値には、故障可能性を示す故障指数または運転継続可能性を示す運転継続指数が含まれる。この構成により、運転中の対象ポンプの管理者は、故障可能性または運転継続可能性を把握することができるので、故障前に真空ポンプの交換またはメンテナンスを行える可能性を向上させることができる。
なお、複数の装置を備える情報処理システムが、本実施形態に係る情報処理装置５ｂの各処理を、それらの複数の装置で分散して処理してもよい。また本実施形態では制御装置４と情報処理装置５ｂを別々の装置として説明したが、制御装置４が情報処理装置５ｂを備えるように構成してもよい。また、本実施形態に係る情報処理装置の各処理を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、プロセッサが実行することにより、本実施形態に係る情報処理装置に係る上述した種々の処理を行ってもよい。
また、本実施形態では、対象パラメータの統計値として対象パラメータの累積値（積算値）を用いたが、これに限ったものではなく、データ処理方法としては、対象パラメータの積分値、微分値、積分値の比較、平均値、中央値などであってもよい。また対象パラメータを所定のフィルタでフィルタリングしてから累積値（積算値）、積分値、微分値、積分値の比較、平均値、中央値などを計算してもよい。出力部５５５は、これらの指標を用いて判断してもよい。
また、各実施形態に係る情報処理装置における処理は、量子コンピューティング、ディープラーニングなどのニューラルネットワークまたは機械学習などの人工知能（Artificial Intelligence：ＡＩ）などを用いてもよい。例えば、教師あり学習においては、故障なく運転継続した真空ポンプのデータを教師データとして使用した方が、データ数が少なくてよい。
また例えば、教師データとして、図７に示すような工程毎の対象状態量の時系列データと当該時系列データが該当する工程との組が情報処理装置に与えられ、情報処理装置は、予めＡＩで学習しておき、運転中の対象状態量の時系列データについて、どの工程にあるのかを予測してもよい。
なお、各実施形態に係る情報処理装置における処理は、クラウドで処理してもよいし、サーバなどの情報処理装置に通信網を介して接続された端末装置（いわゆるエッジ）で処理してもよい。
例えば、各実施形態に係る情報処理を行うためのロジックを実装したエッジ端末としては、オープンなアーキテクチャ（コンピュータシステムの論理的構造のこと）による高速に通信可能なフィールドパス（工場などで稼働している現場機器とコントローラ間の信号のやりとりをデジタル通信を用いて行う規格）を採用したコントローラ、より具体的には、ＩＥＣ６１１３１−３（国際電気標準会議（ＩＥＣ）が１９９３年１２月に発行した標準規格で、ＰＬＣ（Programmable Logic Controller）用のプログラム言語を定義したもの）に準拠したＰＬＣ５言語やＣ言語に対応したコントローラを用いることができる。
なお、上記の実施形態では、半導体製造システムとして説明したが、図３９に示すように、複数の基板を連続的に処理する基板処理装置という一つの装置として構成してもよい。図３９は、第２の実施形態の変形例に係る基板処理装置１００である。図３９に示すように、基板処理装置１００は、成膜用ガスを導入して基板を成膜するチャンバー成膜炉１１と、チャンバー成膜炉１１に連通する真空ポンプ装置３と、真空ポンプ３の排ガスを処理する除害装置７と、真空ポンプ３を制御する制御装置４ｂと、記憶装置９を有してもよい。なお、制御装置４ｂが、記憶装置９を内蔵していてもよい。基板処理装置１００は、更にチャンバー成膜炉１１を制御する制御部１２を有し、制御部１２は、成膜開始タイミングを含む成膜開始信号を除外装置７に出力する。これにより、除外装置７は、成膜開始タイミングを含む成膜開始信号を制御装置４ｂの後述する生成回路４２へ出力することができる。なお、除害装置７における処理の一例としては、燃焼用バーナーを用いた排ガスの除害処理や、プラズマを用いた排ガスの酸化・熱分解による除害処理が挙げられる。制御装置４ｂは、上述した実施形態の情報処置装置５または５ｂの機能を実現する回路を有する。
この場合例えば、制御装置４ｂは、チャンバー成膜炉１１を用いた１枚の基板に対する成膜処理及びクリーニング処理のうち少なくとも一つを含む処理工程を連続的に複数の基板に対して行う際に、それぞれの処理工程で使用されるガス種又はガス流量のうち少なくとも１つを処理工程ごとに関連付けて１組のデータセットとして関連付けて記憶装置９に保存する記憶処理回路４１を有する。
また、制御装置４ｂは、真空ポンプ３を起動させてチャンバー成膜炉１１を所定の真空度にした後に、除害装置７から入力される成膜開始信号に含まれる成膜開始タイミングを起点として、記憶装置９から読みだした対象の真空ポンプの過去の対象状態量または他の真空ポンプの過去の対象状態量を工程毎に分割して、分割された対象状態量を生成する生成回路４２を有する。
更に、制御装置４ｂは、分割された対象状態量毎に、真空ポンプ３内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量の正常変動範囲を決定する決定回路４３を有する。
なお、ここでは記憶処理回路４１、生成回路４２、及び決定回路４３はハードウエアとして説明したが、これに限らず、制御装置がプロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ）を有し、このプロセッサが、ＲＯＭ（Read Only Memory）などの記憶デバイスからプログラムを読み出して実行することにより、記憶処理回路４１、生成回路４２、及び決定回路４３を実現してもよい。
以上、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。
例えば、上記実施例で想定している真空ポンプとしては、容積式のドライ真空ポンプである、例えば、多段ルーツポンプ、スクリューポンプ、クロー式ポンプに限られず、運動量輸送式のドライポンプ、例えばターボ分子ポンプ、にも適用できる。さらにまた、上記実施例のシステムの応用できる用途としては、半導体製造工程（たとえばＣＶＤ）で用いられる排気システムのほか、食品製造工程や医薬品製造工程にも使用できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
１ 半導体製造装置
２ 配管
３ 真空ポンプ
４、４ｂ 制御装置
５、５ｂ 情報処理装置
６ 配管
７ 除害装置
８ ガスセンサ
９ 記憶装置
１０、１０ｂ 半導体製造システム
１１ チャンバー成膜炉
１２ 制御部
３１ ブースターポンプ
３２、３４ 配管
３３ メインポンプ
３５ 圧力計
３６ 電源
３７ インバータ
３８ モータ
３９ ロータ
４１ 記憶処理回路
４２ 生成回路
４３ 決定回路
５１ 入力部
５２ 出力部
５３ 記憶部
５４ メモリ
５５、５５ｂ ＣＰＵ（Central Processing Unit）
５５１ 区分部
５５２、５５２ｂ 決定部
５５３、５５３ｂ 比較部
５５４ 判定基準決定部
５５５ 出力部
５５６ 警報出力部
１００ 基板処理装置

Claims (20)

  1. 対象の真空ポンプ内で生成される生成物由来の真空ポンプの異常の有無を検出する情報処理装置であって、
    真空ポンプ内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量であって前記対象の真空ポンプまたは他の真空ポンプの過去の対象状態量を少なくとも一つ用いて、当該対象状態量の正常変動範囲または正常時間変動挙動を決定する決定部と、
    前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量と前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動とを比較し、比較結果を出力する比較部と、
    を備え、
    前記決定部は、前記対象の真空ポンプ内の圧力または前記他の真空ポンプ内の圧力に基づいて、前記過去の対象状態量を補正し、補正後の過去の対象状態量を用いて、前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動を決定し、
    前記比較部は、前記対象の真空ポンプ内の圧力または前記他の真空ポンプ内の圧力に基づいて、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量を補正し、補正後の対象状態量と前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動とを比較する情報処理装置。
  2. 前記決定部は、前記対象の真空ポンプが稼働後、規定回数分の工程毎の対象情報量に基づいて、当該工程毎に前記対象状態量の正常変動範囲または前記正常時間変動挙動を決定し、
    前記比較部は、対応する工程毎に、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量と前記対象状態量の前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動とを比較する
    請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記正常変動範囲は、正常状態時の前記対象状態量の時間変化の変動範囲であり、
    前記比較部は、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量の時間変化と、前記正常状態時の前記対象状態量の時間変化の変動範囲とを比較する
    請求項１または２に記載の情報処理装置。
  4. 前記対象状態量の大きさ、変動の大きさ、及び／または変動周期が異なる期間を異なる工程として区分けする区分部を更に備え、
    前記決定部は、前記区分けされた工程毎に、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量の前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動を決定し、
    前記比較部は、前記区分けされた工程毎に、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量と前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動とを比較する
    請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  5. 前記対象の真空ポンプが連通する半導体製造装置における工程の中で使用するガス種及びガス流量が異なる期間を異なる工程として区分けする区分部を更に備え、
    前記決定部は、前記区分けされた工程毎に、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量の前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動を決定し、
    前記比較部は、前記区分けされた工程毎に、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量と前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動とを比較する
    請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  6. 前記比較部は、前記対象の真空ポンプが連通する半導体製造装置における工程毎の前記対象状態量の変化の度合いに基づいて、生成物由来の異常の有無を判定する
    請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  7. 前記比較部は、対象の真空ポンプ内で生成される生成物由来の異常があると判断したデータを前記比較結果として出力する
    請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  8. 前記他の真空ポンプは、前記対象の真空ポンプと仕様が略同一である
    請求項１から７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  9. 対象の真空ポンプ内で生成される生成物由来の真空ポンプの異常の有無を検出する情報処理装置であって、
    真空ポンプ内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量であって前記対象の真空ポンプまたは他の真空ポンプの過去の対象状態量を少なくとも一つ用いて、当該対象状態量の正常変動範囲または正常時間変動挙動を決定する決定部と、
    前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量と前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動とを比較し、比較結果を出力する比較部と、
    を備え、
    前記決定部は、真空ポンプ内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量であって対象の真空ポンプの過去の対象状態量または他の真空ポンプの過去の対象状態量を用いて、当該対象状態量の正常変動範囲を工程毎に決定し、
    前記比較部は、運転中の対象の真空ポンプの対象状態量と前記正常変動範囲とを工程毎に比較し、前記正常変動範囲から逸脱した異常データを検出し、
    真空ポンプの故障の有無別に、対象工程あるいは全工程の異常発生数に関する対象パラメータの統計値を用いて、故障可能性または運転継続可能性を判定するためのポンプ状態判定基準または警報を出力するか判断するための警報判断基準を決定する判定基準決定部を更に備える情報処理装置。
  10. 前記運転中の対象ポンプの対象工程あるいは全工程の異常発生数に関する対象パラメータの統計値と、前記判定基準決定部により決定された前記ポンプ状態判定基準とを比較し、ポンプ状態診断値を出力する出力部を更に備え、
    前記ポンプ状態診断値には、故障可能性を示す故障指数または運転継続可能性を示す運転継続指数が含まれる
    請求項９に記載の情報処理装置。
  11. 前記判定基準決定部は、故障した真空ポンプについて、対象工程あるいは全工程の異常発生数に関する対象パラメータを統計することにより、対象パラメータの統計値と前記故障指数との対応関係を前記ポンプ状態判定基準として決定し、
    前記出力部は、前記運転中の対象ポンプの対象工程あるいは全工程の異常発生数に関する対象パラメータの統計値と、前記対応関係とを比較することにより、前記故障指数を出力する
    請求項１０に記載の情報処理装置。
  12. 前記決定部は、故障なく運転継続した真空ポンプについて、対象工程あるいは全工程の異常発生数に関する対象パラメータを統計することにより、対象パラメータの統計値と前記運転継続指数との対応関係を判定基準として決定し、
    前記出力部は、前記運転中の対象ポンプの対象工程あるいは全工程の異常発生数に関する対象パラメータの統計値と、前記対応関係とを比較することにより、前記運転継続指数を出力する
    請求項１０に記載の情報処理装置。
  13. 対象ポンプの対象工程あるいは全工程の異常発生数に関する対象パラメータの統計値と、前記判定基準決定部により決定された警報判断基準とを比較し、比較結果に応じて警報を出力する警報出力部を更に備える
    請求項９に記載の情報処理装置。
  14. 前記対象の真空ポンプの過去の対象状態量または前記他の真空ポンプの過去の対象状態量を工程毎に分割する区分部を更に備え、
    前記決定部は、前記分割された工程毎に、前記対象状態量の正常変動範囲を決定する
    請求項９から１３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  15. 前記区分部は、除害装置から入力される成膜開始信号に含まれる成膜開始タイミングを起点として、前記対象の真空ポンプの過去の対象状態量または前記他の真空ポンプの過去の対象状態量を工程毎に分割する
    請求項１４に記載の情報処理装置。
  16. 前記真空ポンプには、前記真空ポンプ内の特定のガスの濃度を計測するガスセンサが設けられており、
    前記区分部は、前記ガスセンサによって検出されたセンサ値に基づいて、成膜開始タイミングを決定し、当該成膜開始タイミングを起点として、前記対象の真空ポンプの過去の対象状態量または前記他の真空ポンプの過去の対象状態量を工程毎に分割する
    請求項１４に記載の情報処理装置。
  17. 前記異常発生数に関する対象パラメータは、異常発生回数、または特定の工程の異常発生回数を当該特定の工程の期間で割って得られる異常発生頻度である
    請求項９から１６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  18. 対象の真空ポンプ内で生成される生成物由来の真空ポンプの異常の有無を検出する情報処理システムであって、
    真空ポンプ内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量であって前記対象の真空ポンプまたは他の真空ポンプの過去の対象状態量を少なくとも一つ用いて、当該対象状態量の正常変動範囲または正常時間変動挙動を決定する決定部と、
    前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量と前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動とを比較し、比較結果を出力する比較部と、
    を備え、
    前記決定部は、前記対象の真空ポンプ内の圧力または前記他の真空ポンプ内の圧力に基づいて、前記過去の対象状態量を補正し、補正後の過去の対象状態量を用いて、前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動を決定し、
    前記比較部は、前記対象の真空ポンプ内の圧力または前記他の真空ポンプ内の圧力に基づいて、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量を補正し、補正後の対象状態量と前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動とを比較する情報処理システム。
  19. 対象の真空ポンプ内で生成される生成物由来の真空ポンプの異常の有無を検出する情報処理方法であって、
    真空ポンプ内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量であって前記対象の真空ポンプまたは他の真空ポンプの過去の対象状態量を少なくとも一つ用いて、当該対象状態量の正常変動範囲または正常時間変動挙動を決定する工程と、
    前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量と前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動とを比較し、比較結果を出力する工程と、
    を有し、
    前記決定する工程において、前記対象の真空ポンプ内の圧力または前記他の真空ポンプ内の圧力に基づいて、前記過去の対象状態量を補正し、補正後の過去の対象状態量を用いて、前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動を決定し、
    前記比較結果を出力する工程において、前記対象の真空ポンプ内の圧力または前記他の真空ポンプ内の圧力に基づいて、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量を補正し、補正後の対象状態量と前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動とを比較する情報処理方法。
  20. 対象の真空ポンプ内で生成される生成物由来の真空ポンプの異常の有無を検出するプログラムであって、
    真空ポンプ内に流入するガスの負荷に応じて変動する状態量である対象状態量であって前記対象の真空ポンプまたは他の真空ポンプの過去の対象状態量を少なくとも一つ用いて、当該対象状態量の正常変動範囲または正常時間変動挙動を決定する決定部と、
    前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量と前記正常変動範囲または前記正常時間変動
    挙動とを比較し、比較結果を出力する比較部
    としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、
    前記決定部は、前記対象の真空ポンプ内の圧力または前記他の真空ポンプ内の圧力に基づいて、前記過去の対象状態量を補正し、補正後の過去の対象状態量を用いて、前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動を決定し、
    前記比較部は、前記対象の真空ポンプ内の圧力または前記他の真空ポンプ内の圧力に基づいて、前記対象の真空ポンプの現在の対象状態量を補正し、補正後の対象状態量と前記正常変動範囲または前記正常時間変動挙動とを比較するプログラム。
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